Summary  
This chapter explains how to perform basic arithmetic operations in Python, covering binary operators (addition, subtraction, multiplication, division, floor division, modulus, exponentiation) and unary plus/minus.

General domain of usage  
Scientific computing

import unittest
import importlib
import re

def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)

class TestUserCode(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.m = importlib.import_module("user_code")
        with open("user_code.py", "r", encoding="utf-8") as f:
            cls.src = f.read()

        # Expected values
        cls.expected_total = 8 * 9           # 72
        cls.expected_shortfall = 72 - 60     # 12
        cls.expected_completed = 60 // 9     # 6
        cls.expected_unused = 60 % 9         # 6

    def test_total_minutes(self):
        """Validate total_minutes"""
        declared = hasattr(self.m, "total_minutes")
        correct_type = isinstance(getattr(self.m, "total_minutes", None), int)
        correct_value = declared and self.m.total_minutes == self.expected_total
        uses_multiplication = re.search(
            r"total_minutes\s*=\s*.*\*.*", self.src
        ) is not None

        all_ok = declared and correct_type and correct_value and uses_multiplication
        _dynamic_test(
            self,
            all_ok,
            "Total minutes calculated correctly",
            "Total minutes calculated incorrectly"
        )

    def test_shortfall(self):
        """Validate shortfall"""
        declared = hasattr(self.m, "shortfall")
        correct_type = isinstance(getattr(self.m, "shortfall", None), int)
        correct_value = declared and self.m.shortfall == self.expected_shortfall
        uses_subtraction = re.search(
            r"shortfall\s*=\s*.*-.*", self.src
        ) is not None

        all_ok = declared and correct_type and correct_value and uses_subtraction
        _dynamic_test(
            self,
            all_ok,
            "Shortfall calculated correctly",
            "Shortfall calculated incorrectly"
        )

    def test_completed_calls(self):
        """Validate completed_calls"""
        declared = hasattr(self.m, "completed_calls")
        correct_type = isinstance(getattr(self.m, "completed_calls", None), int)
        correct_value = declared and self.m.completed_calls == self.expected_completed
        uses_floor_division = re.search(
            r"completed_calls\s*=\s*.*//.*", self.src
        ) is not None

        all_ok = declared and correct_type and correct_value and uses_floor_division
        _dynamic_test(
            self,
            all_ok,
            "Completed calls calculated correctly",
            "Completed calls calculated incorrectly"
        )

    def test_unused_time(self):
        """Validate unused_time"""
        declared = hasattr(self.m, "unused_time")
        correct_type = isinstance(getattr(self.m, "unused_time", None), int)
        correct_value = declared and self.m.unused_time == self.expected_unused
        uses_modulo = re.search(
            r"unused_time\s*=\s*.*%.*", self.src
        ) is not None

        all_ok = declared and correct_type and correct_value and uses_modulo
        _dynamic_test(
            self,
            all_ok,
            "Unused time calculated correctly",
            "Unused time calculated incorrectly"
        )

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

test_code.py

Obtenha uma compreensão sólida dos principais tipos de dados do Python e aprenda a utilizá-los de forma eficaz. Explore números, booleanos e strings por meio de exercícios práticos e exemplos aplicados. Desenvolva confiança na execução de operações básicas e adquira as habilidades fundamentais necessárias para escrever código Python limpo e eficiente.

Descubra os conceitos essenciais dos tipos de dados numéricos em Python e aprenda a trabalhar com inteiros e números de ponto flutuante. Domine operações aritméticas básicas, explore o conceito de imutabilidade e obtenha experiência prática utilizando as funções e ferramentas integradas do Python para manipular números de forma eficiente em cenários do mundo real.

Obtenha uma compreensão clara do tipo de dado booleano, um subtipo especializado de dados numéricos que representa valores de verdade. Embora possa parecer desafiador no início, dominar booleanos é essencial para escrever programas lógicos e eficientes. Esta seção ajudará você a aplicar com confiança a lógica booleana em cenários de programação do mundo real.

Strings permitem trabalhar com texto em Python, desde a exibição de mensagens até o processamento de entradas do usuário. Você explorará como criar, modificar e manipular strings de forma eficaz. Compreender strings é essencial para escrever programas interativos e comunicar informações de maneira clara por meio do código.

Aprenda a lidar com tipos de dados de forma eficaz para garantir precisão e consistência em seus programas. Converta valores para o tipo apropriado, limpe textos antes da comparação e separe operações numéricas da formatação de texto. Descubra também como gerenciar dados ausentes de forma deliberada e tratar textos legíveis por humanos de maneira diferente dos dados brutos, alcançando resultados confiáveis, consistentes e de fácil leitura.

Desafio: Cálculo de Tempo

Solução

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